Good Habits for Great Coding 免积分下载

本书由资深程序员Michael Stueben撰写,通过丰富的编程故事和实例,深入浅出地讲解了如何编写可读性强的代码。不同于基础编程教材,本书更侧重于代码样式、设计、文档编写、测试及重构的最佳实践,适合有一定编程基础的学习者和新手程序员。

图书说明:

提高您的编码技能并学习如何编写可读代码。本书不是教授基础编程,而是假定读者理解基础知识,并为样式,设计,记录,测试,重构等提供时间磨练的最佳实践。

作者Michael Stueben采用非正式的会话语调,根据他38年编写代码和编写编程课程的经验,提供编程故事,轶事,观察,建议,技巧,示例和挑战。尝试向初学者传授风格是众所周知的困难,并且很容易显得迂腐。相反,本书提供了解决方案和许多示例来支持他的想法。

Great Coding的良好习惯提炼了Stueben三十年来分析自己的错误,分析学生的错误,寻找教授课程的问题,以及寻找简单的例子来说明复杂的想法。通过尝试挑战问题并对其进行反思,我们发现大多数人都学习,每章都包含测验和问题。最后一章介绍了动态编程以将复杂问题减少到子类,并说明了本书中讨论的许多概念。

代码示例以Python形式提供,旨在让熟悉任何现代编程语言的读者理解。在本书的最后,您将获得一生的良好编码建议,作者希望他在新手时学到的经验教训。

你将学到什么

  • 通过好的和坏的样式的例子创建可读的代码
  • 通过将代码与作者的代码进行比较来编写困难的算法
  • 使用动态编程导出和编码困难的算法
  • 理解编码过程的心理

本书适用于谁

已经开始编程课程并了解编码基础知识的学生或新手程序员。教师将欣赏作者的道路测试想法,他们可能适用于他们自己的教学。

下载地址:Good Habits for Great Coding

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内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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